14日で作る量子コンピュータ Python編

数日夢中で読みました。

量子コンピュータの基本原理をPythonによる具体的なシミュレーションで手軽に楽しめます。副読本として最適です。 

１点注意は、表紙に「サンプルファイルDownload」とありますが綴込みのアクティベーションコード要です。新本購入しないと辛いです。

「Amazonランキングの謎を解く」服部哲弥(著)

(2020/12/07)

読了。
ランキングについては、
「Google PageRankの数理」等あります。それらはロジックが既知の前提です。
本書は未知の対象ランキングに果敢にも数理モデル化、評価、解釈と迫るスリリングな展開が面白く、勉強になります。

「推測統計のはなし」蓑谷 千凰彦 (著)

(2020/12/07)

再読完了。

推測統計の概念的な復習をしつつ,
フィッシャー, ネイマン, ピアソン, ゴセットの人物像について再度触れた。統計本に疲れたときにピッタリ。

 それにしてもAmazonでの中古価格が12,000円と高騰しているのが悩ましい。 

確率と確率過程 武田 一哉 (編著)

(2020/12/03)
完読。
 
電気工学系テキストとして書かれ、数学系・情報系との違いが新鮮でした。
 
離散確率密度関数をデルタ関数で記述する本は他書（渡辺先生・村田先生の本等）でも見たことがありますが、確かに電気工学と相性がいいですね。
 

Rで学ぶ統計解析 伏見 正則 (著), 逆瀬川 浩孝 (著)

(2020/12/03)

「Rで学ぶ統計解析」を読了しました。 類書は「実践」か「理論」に偏りがちですが、 本書は理論的な要所を適切におさえながらRによる実践で補う構成をとっているため理解を深められます。 Rで分布を生成し、合成した分布や分布の収束を手軽に確認できます。

Springerセール「Cyber Deal: Get 50% off all eBooks」

(2020/11/25)

Twitter側でも書きましたが、出版社のSpringerもセール「Cyber Deal: Get 50% off all eBooks」を始めましたね。URL載せても大丈夫そうですが、上のキーワードでGoogle（英語）の検索にかかりますので、念のためこのままにしておきます。機械学習、統計、関数解析等を何冊か買いそうです。

IT Text 確率統計学 須子 統太 他(著)

(2020/11/24) 読了。

1.動機

　情報関連分野の学生向けテキストとのことで、概要レジュメかと思って手に取った。しかし、主要な定理の証明もある程度書いてあり、程々の読み応えのある本であった。

2.内容

（目次：出版社Webサイトより）

1章　データのまとめ方
2章　集合と事象
3章　確率
4章　確率分布と期待値
5章　標本分布とその性質
6章　正規母集団からの標本分布
7章　統計的推定
8章　仮説検定
9章　多変量データの分析
10章　確率モデルと学習
付録　統計数値表

3.感想

 モーメント母関数を使った計算による証明などにより、少ないスペースながら証明を入れてくるところは好感が持てた。標本分散が自由度(n-1)のカイ二乗分布に従うことの証明は一部天下りとなりながらも一応は示している。

 一方、著者５人の記述レベル感のムラや、参考文献がないなど、レファレンスとしての詰めの甘さを感じる。題材の選択も10章以外はオーソドックスな入門であるが情報処理系であればもう少しエントロピーとその応用等も入れて欲しかった。

 いろいろ書いたものの、限られた時間で教える際のテキストとしては良く考えて書かれていると思う。